spark persist cache()以及StorageLevel

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本文详细解析了Spark中RDD的缓存机制，包括cache()和persist()的区别，以及各种存储级别的具体含义和应用场景，帮助读者理解如何在Spark中有效利用缓存提高程序运行效率。

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cache() 以及persist()都是用于将一个RDD进行缓存的，这样在之后使用的过程中就不需要重新计算了，可以大大节省程序运行时间

cache()

区别cache()的缓存机制为MEMORY_AND_DISK。即RDD的数据直接以Java对象的形式存储于JVM的内存中，如果内存空间不中，某些分区的数据会被存储至磁盘，使用的时候从磁盘读取。

persist()

persist的默认缓存机制为storageLevel=StorageLevel.MEMORY_AND_DISK
除此之外还有其他缓存机制

StorageLevel.DISK_ONLY = StorageLevel(True, False, False, False)
StorageLevel.DISK_ONLY_2 = StorageLevel(True, False, False, False, 2)
StorageLevel.MEMORY_ONLY = StorageLevel(False, True, False, False)
StorageLevel.MEMORY_ONLY_2 = StorageLevel(False, True, False, False, 2)
StorageLevel.MEMORY_AND_DISK = StorageLevel(True, True, False, False)
StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_2 = StorageLevel(True, True, False, False, 2)
StorageLevel.OFF_HEAP = StorageLevel(True, True, True, False, 1)

StorageLevel 初始化如下：

  def __init__(self, useDisk, useMemory, useOffHeap, deserialized, replication=1):
        self.useDisk = useDisk  #是否使用磁盘
        self.useMemory = useMemory # 是否使用内存
        self.useOffHeap = useOffHeap #是否使用堆外内存
        self.deserialized = deserialized  #是否反序列化
        self.replication = replication  #备份因子，默认为1

存储级别

MEMORY_ONLY默认选项，RDD的（分区）数据直接以Java对象的形式存储于JVM的内存中，如果内存空间不足，某些分区的数据将不会被缓存，需要在使用的时候根据世代信息重新计算
MYMORY_AND_DISKRDD的数据直接以Java对象的形式存储于JVM的内存中，如果内存空间不中，某些分区的数据会被存储至磁盘，使用的时候从磁盘读取
MEMORY_ONLY_SERRDD的数据（Java对象）序列化之后存储于JVM的内存中（一个分区的数据为内存中的一个字节数组），相比于MEMORY_ONLY能够有效节约内存空间（特别是使用一个快速序列化工具的情况下），但读取数据时需要更多的CPU开销；如果内存空间不足，处理方式与MEMORY_ONLY相同。
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